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數據重復存儲的危害

發布時間: 2022-09-26 00:48:08

資料庫論文,急!!!!!!

這個也可以作為論文?
這都是基礎知識呀,教材里都有的。

在計算機硬體、軟體發展的基礎上,在應用需求的推動下,數據管理技術的發展經歷了三個階段。

一、人工管理階段
1、背景
應用背景:科學計算
硬體背景:無直接存取存儲設備
軟體背景:沒有操作系統
處理方式:批處理
2、特點
數據的管理者:人
數據面向的對象:某一應用程序
數據的共享程度:無共享,冗餘度極大
數據的獨立性:不獨立,完全依賴於程序
數據的結構化:無結構
數據控制能力:應用程序自己控制

二、文件系統階段
1、背景
應用背景:科學計算、管理
硬體背景:磁碟、磁鼓
軟體背景:有文件系統
處理方式:聯機實時處理 批處理
2、特點
數據的管理者:文件系統
數據面向的對象:某一應用程序
數據的共享程度:共享性差,冗餘度大
數據的獨立性:獨立性差
數據的結構化:記錄內有結構,整體無結構
數據控制能力:應用程序自己控制

三、資料庫系統階段
1、背景
應用背景:大規模管理
硬體背景:大容量磁碟
軟體背景:有資料庫管理系統
處理方式:聯機實時處理, 分布處理批處理
2、特點
數據的管理者:資料庫管理系統
數據面向的對象:整個應用系統
數據的共享程度:共享性高,冗餘度小
數據的獨立性:具有高度的物理獨立性和邏輯獨立性
數據的結構化:整體結構化,用數據模型描述
數據控制能力:由資料庫管理系統提供數據安全性、完整性、並發控制和恢復能力

四、資料庫系統的特點
1、數據結構化
2、數據的共享性高,冗餘度低,易於擴充
3、數據獨立性高
4、數據由DBMS統一管理和控制

數據結構化
數據結構化是資料庫與文件系統的根本區別。在描述數據時不僅要描述數據本身,還要描述數據之間的聯系。

數據的共享性
資料庫系統從整體角度看待和描述數據,數據不再面向某個應用而是面向整個系統。

數據冗餘度
指同一數據重復存儲時的重復程度。

數據的一致性
指同一數據不同拷貝的值一樣(採用人工管理或文件系統管理時,由於數據被重復存儲,當不同的應用使用和修改不同的拷貝時就易造成數據的不一致)。

物理獨立性
當數據的存儲結構(或物理結構)改變時,通過對映象的相應改變可以保持數據的邏輯構可以不變,從而應用程序也不必改變。

邏輯獨立性
當數據的總體邏輯結構改變時,通過對映象的相應改變可以保持數據的局部邏輯結構不變,應用程序是依據數據的局部邏輯結構編寫的,所以應用程序不必修改。

數據的安全性(Security)
數據的安全性是指保護數據,防止不合法使用數據造成數據的泄密和破壞,使每個用戶只能按規定,對某些數據以某些方式進行訪問和處理。

數據的完整性(Integrity)
數據的完整性指數據的正確性、有效性和相容性。即將數據控制在有效的范圍內,或要求數據之間滿足一定的關系。

並發(Concurrency)控制
當多個用戶的並發進程同時存取、修改資料庫時,可能會發生相互干擾而得到錯誤的結果並使得資料庫的完整性遭到破壞,因此必須對多用戶的並發操作加以控制和協調。

資料庫恢復(Recovery)
計算機系統的硬體故障、軟體故障、操作員的失誤以及故意的破壞也會影響資料庫中數據的正確性,甚至造成資料庫部分或全部數據的丟失。DBMS必須具有將資料庫從錯誤狀態恢復到某一已知的正確狀態(亦稱為完整狀態或一致狀態)的功能。

❷ 數據治理周周談(三):數據質量管理

數據質量管理的定義和目的

數據質量管理是指對是指對數據從產生、獲取、存儲、共享、維護、應用等數據全生命周期可能出現的各類數據質量問題,進行識別、檢測、度量、預警以及處理等一系列管理活動。

數據質量管理的目的是通過提升數據的完整性、准確性和真實性,為企業提供堅實、可靠的數據基礎,提升數據的使用價值,對企業的日常經營、精準營銷、管理決策、風險管理等領域發揮積極有效作用。

數據質量的評估維度

如何判斷數據質量的優劣?從哪些方面可以評估數據質量?在實踐中,我們認為一般可以通過數據質量評估維度進行評估。數據質量評估維度是數據質量的特徵之一,它們為度量和管理數據的質量提供了一種途徑和標准。在一個具體的數據質量項目中,要選擇最適用於業務需求的數據質量維度進行測量,以評價數據的質量。

在《GB/T36344-信息技術數據質量評價指標》中,國家標准化管理委員會明確了數據質量評價指標框架。

規范性:數據符合數據標准、數據模型、業務規則、元數據或權威參考數據的程度。

完整性:按照數據規則要求,數據元素被賦予數值的程度。

准確性:數據准確表示其所描述的真實實體(實際對象)真實值的程度。

一致性:數據與其他特定上下文中使用的數據無矛盾的程度。

時效性:數據在時間變化中的正確程度。

可訪問性:數據能被訪問的程度。

國際數據管理協會(DAMA)在其發布的《DAMA數據管理知識體系指南》提出了其數據質量評估框架:

對於數據質量的評估指標在國家標准、國際實踐中存在一定的差異,企業應根據自身業務實際情況,在內部管理要求下建設適合的數據質量評估體系、維度和指標。

數據質量問題產生的原因

數據質量問題導致的後果是顯而易見的,那麼導致數據質量問題的根本原因是哪些呢?影響數據質量的主要因素是技術、業務和管理三個方面,以下從這三個方面來分析產生的原因。

技術方面

數據源存在數據質量問題,例如:有些數據是從生產系統採集過來的,在生產系統中這些數據就存在重復、不完整、不準確等問題,而採集過程有沒有對這些問題做清洗處理,這種情況也比較常見。

數據採集過程質量問題, 例如:採集參數和流程設置的不正確,數據採集介面效率低,導致的數據採集失敗、數據丟失、數據映射和轉換失敗。

數據傳輸過程的問題,例如:數據介面本身存在問題、參數配置錯誤、網路不可靠等都會造成數據傳輸過程中的發生數據質量問題。

數據裝載過程的問題,例如:數據的清洗、轉換、裝載規則配置有問題。

數據存儲的質量問題,例如:存儲設計不合理,存儲能力有限,人為後台調整數據,引起的數據丟失、數據無效、數據失真、記錄重復。

業務系統存在數據孤島,煙囪式建設,系統間的數據不一致問題嚴重。

業務方面

業務端數據錄入不規范,一些常見的數據錄入問題,如大小寫、全半形、單位等。業務端輸入時,系統沒有嵌入相關數據校驗規則,導致錄入受人為因素影響大,如應輸入合同金額,100000元、十萬元、拾萬元等。人工錄入的數據質量與錄數據的業務人員密切相關,錄數據的人工作嚴謹、認真,數據質量就相對較好,反之就較差。

管理方面

企業管理思維層面沒有認識到數據質量的重要性,重系統而輕數據,認為系統是萬能的,存儲在系統中的數據就應該是質量過硬的。

企業內部沒有明晰數據的認責管理制度,沒有設定相應的歸口管理部門,出現數據質量問題找不到對應的負責人。

數據錄入規范不統一,同一業務部門在處理相同業務時,因為規范不統一,人為因素造成數據沖突或者矛盾。

缺乏從上至下的數據規劃,沒有設定相應的數據質量管理目標,沒有制定數據質量相關的政策、管理和考核制度。

缺乏有效的數據質量問題處理機制,從數據質量問題的發現、指派、處理、優化沒有統一的流程和制度支撐,數據質量問題無法做到閉環管理和考核。

數據質量管理解決方案

針對以上從技術、業務、管理三個方面產生數據質量問題的原因剖析,有必要從事前預防控制、事中過程監控、事後監督管理三個方面進行數據質量監控以持續改進數據質量。

事前控制預防

建立企業內涵蓋各業務主題的數據標准,統一指標定義、指標口徑、涵蓋每個業務欄位的錄入規范。對於手動錄入的數據,盡可能的使用非開放式的輸入手段,如下拉菜單、單復選框、時間控制項、標簽(支持自定義學習型)等,必須開放的輸入部分,進行必要的及時校驗。另外對於系統原因造成的數據質量問題,我們需要建立數據標准體系,對於可以改造的生產系統,在數據標準的指導下進行改造,對於不能改造的系統,通過一些技術手段進行清洗轉換,在數據產生的環節把控數據質量,這樣效率必然是最高的。

建立企業內部的數據認責制、數據質量管理部門,制定數據質量監控流程和考核辦法亦有助於數據質量的事前控制預防機制的完善。

事中過程監控

事中數據質量的控制,即在數據的維護和使用過程中去監控和處理數據質量。通過建立數據質量的流程化控制體系,對數據的新建、變更、採集、加工、裝載、應用等各個環節進行流程化控制。在這個過程中可以藉助數據質量管理工具中的相關模塊對數據流向的各個節點進行數據質量監測,可以實時預警數據質量,從數據的源頭端控制好數據質量,支持系統自動化校驗和人工審核相結合的方式進行管理。在這個過程中,亦可將在數據質量管理工具中嵌入企業的數據質量問題處理機制相關流程和審批流,有效輔助和監控數據質量。

事後監督管理

對於已經存儲在 數倉 中的數據,發現質量問題,就得使用數據質量管控工具了。在數據倉庫或數據中心建立時,就按照數據標准對關鍵欄位進行統一命名、格式、精度等,排除數據的歧義。根據數據標准,在數據質量管理工具中建立相應的規則模型,對於導入的歷史數據,可以藉助運行規則模型發現數據質量問題,並在平台中對於數據質量問題進行全流程的追蹤。

結語

數據質量管理是企業數據治理一個重要的組成部分,企業數據治理的所有工作都是圍繞提升數據質量目標而開展的。要做好數據質量的管理,應抓住影響數據質量的關鍵因素,設置質量管理點或質量控制點,從數據的源頭抓起,從根本上解決數據質量問題。

數據質量問題對於很多企業已經是迫在眉睫需要解決的問題了,是時候開展 數據治理 了。數據質量的提升並不是一蹴而就的,做一次數據整改就能解決所有數據質量問題。對於已有數據,通過數據質量管理工具進行校驗和清洗,另外需要通過數據標准和數據質量建立起完善的數據質量管控體系,在各個環節進行監控,定期檢查數據質量,確定解決方案,並加以改進,不斷地提升數據質量。

❸ 數據冗餘產生哪些問題

數據冗餘:在一個數據集合中重復的數據稱為數據冗餘.
數據冗餘的目的:
數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。
1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。
2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤,並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。
3、為簡化流程所造成額數據冗餘。例如向多個目的發送同樣的信息、在多個地點存放同樣的信息,而不對數據進行分析而減少工作量。
4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。例如並行處理同一信息的不同內容,或用不同方法處理同一信息等。
5、為方便處理而是同一信息在不同地點有不同的表現形式。例如一本書的不同語言的版本。
6、大量數據的索引。一般在資料庫中經常使用。其目的類似第4點。
7、方法類的信息冗餘:比如每個司機都要記住同一城市的基本交通信息;大量個人電腦都安裝類似的操作系統或軟體。
8、為了完備性而配備的冗餘數據。例如字典里的字很多,但我們只查詢其中很少的一些字。軟體功能很多,但我們只使用其中一部分。
9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。例如合同中大量的模式化的內容。
10、為達到其他目的所進行的冗餘。例如重復信息以達到被重視等等。
數據冗餘或者信息冗餘是生產、生活所必然存在的行為,沒有好與不好的總體傾向。
而對於自然界,則是物質存在的一種形式,是客觀存在情況。例如每個人都有與其他人基本相同的基因。
數據冗餘是指數據之間的重復,也可以說是同一數據存儲在不同數據文件中的現象。可以說增加數據的獨立性和減少數據冗餘是企業范圍信息資源管理和大規模信息系統獲得成功的前提條件。

以上回答來自 網路……

❹ 數據冗餘是不是應該消除干凈

數據冗餘指數據之間的重復,也可以說是同一數據存儲在不同數據文件中的現象。可以說增加數據的獨立性和減少數據冗餘為企業范圍信息資源管理和大規模信息系統獲得成功的前提條件。
數據冗餘會妨礙資料庫中數據的完整性(integrality),也會造成存貯空間的浪費。盡可能地降低數據冗餘度,是資料庫設計的主要目標之一。關系模式的規范化理淪(以下稱NF理論)的主要思想之一就是最小冗餘原則,即規范化的關系模式在某種意義上應該冗餘度最小。
但是,NF理論沒有標準的概念可用,按等價原則,在有或沒有泛關系假設(universal relation assumption)等不同前提下,冗餘的定義可能有好幾種。
數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。

1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。
2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤,並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。
3、為簡化流程所造成額數據冗餘。
4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。
5、為方便處理而使同一信息在不同地點有不同的表現形式。
6、大量數據的索引,一般在資料庫中經常使用。
7、方法類的信息冗餘。
8、為了完備性而配備的冗餘數據。
9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。
10、為達到其他目的所進行的冗餘。

❺ 數據重復保存的問題

這類問題大部份都是程序引起的,因為有時候網路延遲或者後台反映太慢,用戶會多按幾個提交,而程序又沒做限制所以就會向資料庫發出兩條插入請求,所以就出現重製記錄的現像!
解決方法最好是在程序解決,這樣可以減輕資料庫的負擔。當然也可以在資料庫里創建約束或者主外鍵來解決!

❻ 數據冗餘由什麼引起

數據冗餘由什麼引起?
資料庫中數據冗餘會產生什麼問題??如果表空間占滿,會有插入,更新操作失敗的問題發生。
數據冗餘是什麼意思啊?大概一點....數據冗餘:在一個數據集合中重復的數據稱為數據冗餘.數據冗餘技術是使用一組或多組附加驅動器存儲數據的副本,這就叫數據冗餘技術。比如鏡像就是一種數據冗餘技術。數據冗餘技術。工控軟體開發中,冗餘技術是一項最為重要的技術,它是系統長期穩定工作的保障。OPC技術的使用可以更加方便的實現軟體冗餘,而且具有較好的開放性和可互操作性。出現這種情況,是因為光碟刻錄時有某些數據記錄不正確,也有可能是光碟與你的光碟機不兼容,或光碟機某處物理損壞讀不過去。循環冗餘檢查(CRC)是一種數據傳輸檢錯功能,對數據進行多項式計,並將得到的結果附在幀的後面,接收設備也執行類似演算法,以保證數據傳輸的正確性和完整性。若CRC校驗不通過,系統重復向硬碟復制數據,陷入死循環,導致復制過程無法完成。
什麼是數據冗餘,數據冗餘會帶來哪些問題?數據冗餘就是指一些不必要的,多餘的內容。最常見的就是在資料庫中,由於數據結構、存儲等方面設計不合理,造成信息重復。
數據冗餘產生哪些問題數據冗餘:在一個數據集合中重復的數據稱為數據冗餘.
數據冗餘的目的:
數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。
1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。
2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤,並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。
3、為簡化流程所造成額數據冗餘。例如向多個目的發送同樣的信息、在多個地點存放同樣的信息,而不對數據進行分析而減少工作量。
4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。例如並行處理同一信息的不同內容,或用不同方法處理同一信息等。
5、為方便處理而是同一信息在不同地點有不同的表現形式。例如一本書的不同語言的版本。
6、大量數據的索引。一般在資料庫中經常使用。其目的類似第4點。
7、方法類的信息冗餘:比如每個司機都要記住同一城市的基本交通信息;大量個人電腦都安裝類似的操作系統或軟體。
8、為了完備性而配備的冗餘數據。例如字典里的字很多,但我們只查詢其中很少的一些字。軟體功能很多,但我們只使用其中一部分。
9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。例如合同中大量的模式化的內容。
10、為達到其他目的所進行的冗餘。例如重復信息以達到被重視等等。
數據冗餘或者信息冗餘是生產、生活所必然存在的行為,沒有好與不好的總體傾向。
而對於自然界,則是物質存在的一種形式,是客觀存在情況。例如每個人都有與其他人基本相同的基因。
數據冗餘是指數據之間的重復,也可以說是同一數據存儲在不同數據文件中的現象。可以說增加數據的獨立性和減少數據冗餘是企業范圍信息資源管理和大規模信息系統獲得成功的前提條件。
以上回答來自網路……
冗餘是什麼意思在資料庫中的數據冗餘大概是這么個意思:數據重復鼎浪費空間.例如:
一個資料庫中有兩個表,一個表中有一欄位存放某個人員的照片,如果在第二個表中再次存放照片就是典型的數據冗餘.
其實我們在描述一個對象的時候,這個對象又很多的屬性.在用資料庫保存這些屬性時,就應該將這些屬性恰當的放到資料庫中的某個具體的表中去.設計好的表,數據冗餘就小.例如描述一個學生的屬性有一些基本星信和成績信息等,這樣就應該將基本信息和成績信息分成兩個表分別存儲,否則當你查看基本信息時,成績信息就是多餘的,影響性能,浪費時間.
什麼是數據冗餘數據冗餘概念簡單說就是多個地方重復存儲相同數據。一般是用在資料庫上。
城市數據團-數據不說謊:大數據之下的世界
數據冗餘的類型有哪些數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。
1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。
2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤,並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。
3、為簡化流程所造成額數據冗餘。例如向多個目的發送同樣的信息、在多個地點存放同樣的信息,而不對數據進行分析而減少工作量。
4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。例如並行處理同一信息的不同內容,或用不同方法處理同一信息等。
5、為方便處理而使同一信息在不同地點有不同的表現形式。例如一本書的不同語言的版本。
6、大量數據的索引,一般在資料庫中經常使用。其目的類似第4點。
7、方法類的信息冗餘:比如每個司機都要記住同一城市的基本交通信息;大量個人電腦都安裝類似的操作系統或軟體。
8、為了完備性而配備的冗餘數據。例如字典里的字很多,但我們只查詢其中很少的一些字。軟體功能很多,但我們只使用其中一部分。
9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。例如合同中大量的模式化的內容。
10、為達到其他目的所進行的冗餘。例如重復信息以達到被重視等等。
什麼是數據冗餘?什麼是數據的完整性?如何來實施數據完整性?數據冗餘是指在兩個或更多文件中重復出現的數據。例如,職工的信息可能同時在人事部文件、銷售部文件和財務部文件中存在。它可能產生的後果有:數據異常、數據不一致性和影響數據的完整性
數據完整性分為以下3類。
(1)域完整性:是指一個列的輸入有效性,是否允許為空值。強制域完整性的方法有:限制類型(通過設定列的數據類型)、格式(通過CHECK約束和規則)或可能值的范圍(通過FOREIGNKEY約束、CHECK約束、DEFAULT定義、NOTNULL定義和規則)。如:學生的考試成績必須在0~100之間,性別只能是「男」或「女」。
(2)實體完整性:是指保證表中所有的行唯一。實體完整性要求表中的所有行都有一個唯一標識符。這個唯一標識符可能是一列,也可能是幾列的組合,稱為主鍵。也就是說,表中的主鍵在所有行上必須取唯一值。強制實體完整性的方法有:索引、UNIQUE約束、PRIMARYKEY約束或IDENTITY屬性。如:student表中sno(學號)的取值必須唯一,它唯一標識了相應記錄所代表的學生,學號重復是非法的。學生的姓名不能作為主鍵,因為完全可能存在兩個學生同名同姓的情況。
(3)參照完整性:是指保證主關鍵字(被引用表)和外部關鍵字(引用表)之間的參照關系。它涉及兩個或兩個以上表數據的一致性維護。外鍵值將引用表中包含此外鍵的記錄和被引用表中主鍵與外鍵相匹配的記錄關聯起來。在輸入、更改或刪除記錄時,參照完整性保持表之間已定義的關系,確保鍵值在所有表中一致。這樣的一致性要求確保不會引用不存在的值,如果鍵值更改了,那麼在整個資料庫中,對該鍵值的所有引用要進行一致的更改。參照完整性是基於外鍵與主鍵之間的關系。例如學生學習課程的課程號必須是有效的課程號,score表(成績表)的外鍵o(課程號)將參考course表(課程表)中主鍵o(課程號)以實現數據完整性。
域完整性、實體完整性及參照完整性分別在列、行、表上實施。數據完整性任何時候都可以實施,但對已有數據的表實施數據完整性時,系統要先檢查表中的數據是否滿足所實施的完整性,只有表中的數據滿足了所實施的完整性,數據完整性才能實施成功。
sqlserver為什麼會存在數據冗餘?這種數據冗餘會導致哪兩類典型的問題?不是sqlserver會存在數據冗餘,所有的資料庫都會存在數撫冗餘,數據冗餘大多是由於建庫的時候表之間的關系沒有充分考慮完全,這涉及到資料庫中範式的概念(目前最高的是NF範式,不過一般的設計符合第三範式就好)。
冗餘會導致:1、存儲空間的浪費。2、數據交互和資料庫訪問執行效率降低。
數據冗餘錯誤的介紹數據冗餘錯誤是一種計算機錯誤。數據冗餘:在一個數據集合中重復的數據稱為數據冗餘.數據冗餘技術是使用一組或多組附加驅動器存儲數據的副本,這就叫數據冗餘技術。比如鏡像就是一種數據冗餘技術。

❼ 數據冗餘如果不控制會帶來什麼危害

在資料庫中的數據冗餘大概是這么個意思:數據重復,浪費空間.例如: 一個資料庫中有兩個表,一個表中有一欄位存放某個人員的照片,如果在第二個表中再次存放照片就是典型的數據冗餘. 其實我們在描述一個對象的時候,這個對象又很多的屬性.在用資料庫保...

❽ 資料庫中數據冗餘會產生什麼問題

數據冗餘的缺點:

1、存儲空間的浪費。

2、數據交互和資料庫訪問執行效率降低。

但適當的數據冗餘又能加快查詢。數據冗餘究竟是好是壞還是要根據自己所做的項目進行合理的取捨。

當同一數據塊存儲在兩個或多個單獨的位置時, 就會發生數據冗餘。假設創建了一個資料庫來存儲銷售記錄, 並在每個銷售的記錄中輸入客戶地址。但是,有多個銷售到同一客戶,因此同一地址被多次輸入。重復輸入的地址是冗餘數據。

(8)數據重復存儲的危害擴展閱讀

一定的冗餘可以提升性能

1、空間換時間

有一張字典表 city 其中有 id 和 cityName 兩個欄位,有一張業務表,其中有 id 、cityId、XXX、XXX…欄位。如果查詢業務表的話,就必須 join 一下 city 字典表,如果業務表很大很大,那麼就會查詢的很慢,這個時候我們就可以使用冗餘來解決這個問題。

直接將業務表中的 cityId 更換成 cityName,這樣我們在查詢業務表的時候就不需要去 join 那一張 city 的字典表了。這樣的方式顯然是不符合我們資料庫設計的範式的,但是這樣的冗餘或許很有必要。

2、查詢某一個狀態值數據

業務表中有一個欄位 status 用來存儲提交和未提交,假設這張表中未提交的數據相對於提交的數據是很少的,當用戶查詢所有未提交的數據的時候,就需要在全部的數據,然後篩選出未同意的數據。如果這張業務表非常的龐大,那麼這樣的查詢的效率就非常的慢。

這個時候我們就可以把這張業務表中的未同意的數據冗餘到一張新表中,這樣用戶查詢未提交的數據的時候就可以直接在這張未提交的表中查詢,查詢速度提交很多。

❾ 什麼是數據冗餘

數據冗餘是指數據之間的重復,也可以說是同一數據存儲在不同數據文件中的現象。可以說增加數據的獨立性和減少數據冗餘是企業范圍信息資源管理和大規模信息系統獲得成功的前提條件。

是傳輸消息所用數據位的數目與消息中所包含的實際信息的數據位的數目的差值。數據壓縮是一種用來消除不需要的冗餘的方法,校驗和是在經過有限信道容量的雜訊信道中通信,為了進行錯誤校正而增加冗餘的方法。

❿ 什麼是資料庫中的數據冗餘如何消除數據冗餘

數據冗餘指數據之間的重復,也可以說是同一數據存儲在不同數據文件中的現象。可以說增加數據的獨立性和減少數據冗餘為企業范圍信息資源管理和大規模信息系統獲得成功的前提條件。

數據冗餘會妨礙資料庫中數據的完整性(integrality),也會造成存貯空間的浪費。盡可能地降低數據冗餘度,是資料庫設計的主要目標之一。關系模式的規范化理淪(以下稱NF理論)的主要思想之一就是最小冗餘原則,即規范化的關系模式在某種意義上應該冗餘度最小。

但是,NF理論沒有標準的概念可用,按等價原則,在有或沒有泛關系假設(universal relation assumption)等不同前提下,冗餘的定義可能有好幾種。



數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。

1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。

2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤,並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。

3、為簡化流程所造成額數據冗餘。

4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。

5、為方便處理而使同一信息在不同地點有不同的表現形式。

6、大量數據的索引,一般在資料庫中經常使用。

7、方法類的信息冗餘。

8、為了完備性而配備的冗餘數據。

9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。

10、為達到其他目的所進行的冗餘。

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